dlr_sara_grid_clamp_converted_externally_to_rlds

• وصف :

مكان المشبك الشبكة على الشبكات على الطاولة

• الصفحة الرئيسية : https://www.researchsquare.com/article/rs-3289569/v1

• كود المصدر : tfds.robotics.rtx.DlrSaraGridClampConvertedExternallyToRlds

• الإصدارات :

  • 0.1.0 (افتراضي): الإصدار الأولي.

• حجم التحميل : Unknown size

• حجم مجموعة البيانات : 1.65 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'episode_metadata': FeaturesDict({
        'file_path': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(7,), dtype=float32, description=Robot action, consists of [3x robot EEF position, 3x robot EEF orientation yaw/pitch/roll calculated with scipy Rotation.as_euler(="zxy") Class].),
        'discount': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Discount if provided, default to 1.),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'language_embedding': Tensor(shape=(512,), dtype=float32, description=Kona language embedding. See https://tfhub.dev/google/universal-sentence-encoder-large/5),
        'language_instruction': Text(shape=(), dtype=string),
        'observation': FeaturesDict({
            'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8, description=Main camera RGB observation.),
            'state': Tensor(shape=(12,), dtype=float32, description=Robot state, consists of [3x robot EEF position, 3x robot EEF orientation yaw/pitch/roll calculated with scipy Rotation.as_euler("zxy") Class, 6x robot EEF wrench].),
        }),
        'reward': Scalar(shape=(), dtype=float32, description=Reward if provided, 1 on final step for demos.),
    }),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@article{padalkar2023guided,
  title={A guided reinforcement learning approach using shared control templates for learning manipulation skills in the real world},
  author={Padalkar, Abhishek and Quere, Gabriel and Raffin, Antonin and Silv{\'e}rio, Jo{\~a}o and Stulp, Freek},
  journal={Research square preprint rs-3289569/v1},
  year={2023}
}